一 分类问题 1、加载Iris文件，利用共生矩阵，显示花萼长度大于均值与花瓣长度大于均值的关系；花萼长度大于均值与花瓣宽度大于均值关系

分类问题是机器学习中的一种任务，通常涉及将数据分为预定义的类别。在这个例子中，你提到的是使用Iris数据集，这是一个经典的多变量分类问题，它包含了鸢尾花的不同品种的数据，包括花萼长度、花瓣长度、花瓣宽度等特征。

首先，你需要加载Iris数据集，这通常通过Python库如pandas来完成，代码可能类似这样：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)

接着，计算每个特征的平均值：

mean_length = df['sepal length (cm)'].mean()
mean_width = df['petal width (cm)'].mean()

然后筛选出花萼长度和花瓣长度、宽度都大于平均值的样本：

filtered_data = df[(df['sepal length (cm)'] > mean_length) & 
                    (df['petal length (cm)'] > data.target_names[0]) & 
                    (df['petal width (cm)'] > mean_width)]

最后，你可以使用共生矩阵（如果是指协方差矩阵，用于衡量两个变量之间的线性关系）来展示这两者之间的关系。但在分类任务中，更常见的做法是绘制散点图或热力图来直观地查看两者的关系，例如使用matplotlib库：

import seaborn as sns
sns.pairplot(filtered_data[['sepal length (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']], hue='target')